基于模板匹配的半贝叶斯视向速度新框架
摘要
越来越多各类系外行星的探测与表征，部分得益于高分辨率、稳定光谱仪的持续发展以及多普勒视向速度（RV）方法的应用。互相关函数（CCF）方法是传统的RV提取方法之一。近年来，模板匹配作为M矮星的一种优势替代方案被引入。在本文中，我们描述了在半贝叶斯框架内模板匹配的新实现，提供了对RV测量更具统计原理性的表征。在此背景下，使用共同的RV偏移来描述给定恒星光谱的各光谱级与由可用观测构建的模板之间的差异。在对方 continuum 边际化后，获得与每个光谱相关的相对RV的后验概率分布。该方法被命名为S-BART：基于模板匹配的半贝叶斯RV方法（Semi-Bayesian Approach for RVs with Template-matching），可应用于HARPS和ESPRESSO。我们将方法应用于Barnard星的HARPS档案观测，得以针对HARPS-TERRA和SERVAL验证我们的实现。随后，我们将其应用于33个ESPRESSO目标，评估其性能并与CCF方法比较。我们发现M型和K型恒星的RV散布中位数分别降低约10%和约4%。S-BART比CCF方法给出更精确的RV估计，尤其在M型恒星中，309次观测上实现了约15 cm/s的中位不确定度。此外，我们估计了ESPRESSO的夜间零点（NZP），发现加权NZP散布低于约0.7 m/s。由于这包含了恒星活动性、光子噪声和潜在行星信号，应将其视为ESPRESSO数据可达成RV精度的上限。
引用
@article{arxiv.2205.00067,
title = {A novel framework for semi-Bayesian radial velocities through template matching},
author = {A. M. Silva and J. P. Faria and N. C. Santos and S. G. Sousa and P. T. P. Viana and J. H. C. Martins and P. Figueira and C. Lovis and F. Pepe and S. Cristiani and R. Rebolo and R. Allart and A. Cabral and A. Mehner and A. Sozzetti and A. Suárez Mascareño and C. J. A. P. Martins and D. Ehrenreich and D. Mégevand and E. Palle and G. Lo Curto and H. M. Tabernero and J. Lillo-Box and J. I. González Hernández and M. R. Zapatero Osorio and N. C. Hara and N. J. Nunes and P. Di Marcantonio and S. Udry and V. Adibekyan and X. Dumusque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.00067},
year = {2022}
}
备注
17 pages, 15 Figures, Accepted for publication by Astronomy & Astrophysics (A&A), Code available in https://github.com/iastro-pt/sBART